最近在做一些WRF-Chem的开发工作,对源码里面的一些东西似懂非懂,借助Chatgpt增加了一些直观的认识,分享一下。
核心项目github地址是:chatgpt-on-wechat 个人微信的开发文档是:wechat 项目github down下来之后,主要就是配置config表,主要步骤如下: 项目下载和依赖安装 链接微信进行问答底层是使用itchat这个库,可以看看之前这个项目的一些评价( 参考: 再也不见,Itchat! 测试群", "ChatGPT测试群2"], # 开启自动回复的群名称列表 "group_chat_in_one_session": ["ChatGPT测试群"], # 支持会话上下文共享的群名称 ": false, # 是否使用Azure ChatGPT service代替openai ChatGPT service. \n这里是ChatGPT,可以自由对话。\n支持语音对话。\n支持图片输出,画字开头的消息将按要求创作图片。\n支持角色扮演和文字冒险等丰富插件。
常见的分类有:生成型、检索型问答系统;单轮问答、多轮问答系统;面向开放领域、特定领域的问答系统。 特别是ChatGPT以文字方式互动,除了可以透过人类自然对话方式进行交互,还可以用于相对复杂的语言工作,包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务。 的API的时候,加上本地数据库中的相关内容,这样就可以让ChatGPT从你自己的数据集获得了上下文 ,再结合ChatGPT自己庞大的数据集给出一个更相关的理想结果。 Taste for Makers...` } ] ``` 这样ChatGPT在返回结果的时候,就会加上你的数据集。 该项目下的FAQ问答系统中的金融数据集,我们从中一共整理了33万条数据。结合这组数据,我们可以快速搭建一个xx银行智能客服机器人。
问题描述 先编写函数EncryptChar,按照下述规则将给定的字符c转化(加密)为新的字符:”A”转化”B”,”B”转化为”C”,… …”Z”转化为”a”,”a”转化为”b”,… …, “z”转化为”A”,其它字符不加密。编写程序,加密给定字符串。 样例输出 与上面的样例输入对应的输出。 例:
最近 OpenAI 的 ChatGPT 非常的火爆,子凡当然也按捺不住内心喜欢折腾的 DNA 细胞,所以也几乎后知后觉的去 OpenAI 官网去注册了一个账号,但是由于不支持我们国家地区注册,所以利用了第三方的 经过一系列的测试和对 ChatGPT 的使用,发现非常多的答案给得非常的准确,比现在的伪原创内容实在是高级太多,所以我也手动的测试了非常多的专业或者不专业方面的一些词的问答,结果相当的满意,于是子凡问我才有了想让我们的 另外再给大家一个运行成功的输出结果案例: //演示 echo fanly_openai('ChatGPT 是什么'); /* { "id": "cmpl-6Qv5e32zCPaktEBQi8Bd0J8nqLFWi ChatGPT 是首创于 GPT-3 语言模型的,它使用 Transformer 编码层来模仿与 GPT-3 相同的编码层,该模型的主要特点是可以根据输入的语言生成分句,短语和精确的词语。" ,目前我们自用的 WordPress 站点已经在对接 OpenAI,其中主要是实现了标签的描述生成,以及文章编辑时提供了 OpenAI 接口生成内容及插入摘要等,我相信这将极大的帮助我们编辑人员提高对问答内容的创作和编辑
先编写函数EncryptChar,按照下述规则将给定的字符c转化(加密)为新的字符:"A"转化"B","B"转化为"C",... ..."Z"转化为"a","a"转化为"b",... ..., "z"转化为"A",其它字符不加密。编写程序,加密给定字符串。
本节将描述快速配置关系集群数据库HHDB Server的方法。本节仅介绍必要的配置功能,用于达到快速入门的目的。如果需要了解更多的配置功能,请参考管理平台文档。
教程:基于 ChatGPT 构建奥斯卡金像奖问答机器人 本教程将引导您通过一个实际示例,使用 GPT 3.5 的检索增强生成功能,根据自定义数据集回答问题。 翻译自 Tutorial: Build a Q&A Bot for Academy Awards Based on ChatGPT 。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在上一小节介绍了逻辑回归的大致框架,有了大致框架就需要建模来求解参数θ值。本小节重点介绍逻辑回归的损失函数。
欢迎来到程序视点,我是你们的老朋友.安戈 前言 最近对比使用Cursor、ChatGPT、Claude,换着换着的用。 发现了一点小感触:不是某个模型又涨分了,而是 OpenAI 准备动 ChatGPT 的「根」。 今天咱们不堆术语,就聊聊:ChatGPT 这次大改版,到底在改什么;以及,和我们这些普通用户、打工人,有什么关系。 ChatGPT免费入口,正在悄悄变成收费通道 ChatGPT 把 OpenAI 推到了 AI 浪潮最前面,这点没人否认。 但「热闹」和「赚钱」,往往是两回事。 他们想把 ChatGPT 从一个「你问我答」的聊天产品,改造成更像超级应用的入口——写代码、出图、调第三方服务、安排任务,尽量在一个界面里搞定。
今天给大家推荐一个基于 tauri + vue3 开发的ChatGPT 跨平台客户端,快捷键快速唤醒窗口,问答快人一步! A:使用ChatGPT-Desktop-Proxy,用于临时解决部分地区用户因为网络原因无法正常使用软件或自行寻找解决办法。ChatGPT-Desktop-Proxy项目链接见文末! /ChatGPT-Desktop ChatGPT-Desktop-Proxy源码:https://github.com/Synaptrix/ChatGPT-Desktop-Proxy --------- -假装我是分割线---------- ChatGPT-Desktop编译版: Mac:https://github.com/ChatGPT-Desktop/ChatGPT-Desktop/releases /download/v1.0.0/ChatGPT-Desktop_1.0.0_x64.dmg Windows:https://github.com/ChatGPT-Desktop/ChatGPT-Desktop
ChatGPT-Next-Web ChatGPT-Next-Web是OpenAI推出的聊天机器人模型,它是GPT-3的继任者。 ChatGPT-Next-Web具有更强大的生成能力和更好的交互体验,可以用于各种任务,如帮助用户回答问题、提供建议、进行对话等。 使用ChatGPT-Next-Web需要进行API调用。 进行API调用:调用OpenAI API来与ChatGPT-Next-Web进行交互。 案例分析 ChatGPT-Next-Web的具体案例分析取决于你要解决的问题或任务。 你可以将ChatGPT-Next-Web应用于各种应用场景,例如: 问答助手:用户提出问题,ChatGPT-Next-Web提供答案。 电子商务:帮助用户查找和选择商品。
由于历史因素,Django自带了django.contrib.localflavor – 各种各样的代码片段,有助于在特定的国家地区或文化中使用。为了便于维护以及减少Django代码库的体积,这些代码现在在Django之外单独发布。
; 2 3import java.io.IOException; 4import java.util.Scanner; 5 6import cc.iteachyou.chatgpt.ChatGPTUtil System.out.println(answer); 19 } 20 } 21} ChatGPTUtil.java 1package cc.iteachyou.chatgpt ; 8import cc.iteachyou.chatgpt.entity.ChatGPTRequestParameter; 9import cc.iteachyou.chatgpt.entity.ChatGPTResponseParameter ; 10import cc.iteachyou.chatgpt.entity.Choices; 11import cn.hutool.http.Header; 12import cn.hutool.http.HttpRequest /** 16 * @author ttpfx 17 * @date 2023/3/23 18 */ 19public class ChatGPTUtil { 20 /** 21 * 自己chatGpt
前言 我们经常在飞书、钉钉等办公协作平台上见到过 ChatGPT 问答助手,不需要借助第三方网站而借助OpenAI接口属于私人的问答助手。 今天就为大家带来如何在飞书上创建 ChatGPT机器人 助手进行对话。 这里需要用到一个开源项目feishu-openai,其将飞书开放开发者平台与OpenAI接口进行打通,进而实现飞书接入OpenAI,创建问答助手。 open.feishu.cn/app 2、创建一个飞书企业自建项目,设置机器人名称、描述、图标 3、创建成功后,添加一下机器人的能力 feishu-openai项目下载 feishu-openai项目集成了飞书调用chatgpt 输入im:message 权限配置都OK后,点击创建版本,填写版本信息和更新说明 然后保存,更新,申请线上发布 后面根据创建测试企业,去启动当前自建应用,替换相关参数,重新启动任务,就可以看到成品的ChatGPT
数据结构:缺乏广泛的数据结构支持,比如支持范围查询的 SkipList 和 Stream 等数据结构。
答:IOC/DI:分别是控制反转、依赖注入( depency injection )作用是解耦 DI是IOC具体体现形式 AOP面向切面编程
之前一直再开发基于GPT的问答知识库机器人,主要是靠qdrant的向量搜索,搜索出相关的条目,然后发送给GPT回答 qdrant向量数据库有集合的概念,相当于表,每个集合里面可以创建多个向量数据。
)print(result)图片找到感觉了吗,是不是有点AgentGpt的味道了,LangChain提供额很多tools,不仅仅可以从维基百科查找,还可以通过google搜索,必应,都可以,这意味着,ChatGPT 如果你理解了这个例子,下面基于文档,视频的内容问答,基本上也是这个原理,注意看:LangChain实现基于文档、YouTube视频、哔哩哔哩视频的内容问答from langchain.document_loaders docs = get_response_from_query(db, query)print(textwrap.fill(response, width=85))这里只给出一个基于YouTube视频的问答的 demo,实际上基于文档的问答 原理类似:图片1、YouTube流里面解析出文本字幕,内容,保存为doc2、使用text_splitter进行分割,因为openAI模型有token数限制,所以要分割3、 基于文档的问答视频推荐https://www.youtube.com/watch?v=cVA1RPsGQcwhttps://www.youtube.com/watch?v=q2igmj6HC_w
今早把一篇老文《葵花宝典:DFT问答第二篇》,文中有一段LBIST 的描述: A:LBIST (Logic Built-In Self Test)是针对逻辑电路的自测试。